البشر بارعون في التعرف على الوجوه ، لكننا أيضًا نفسر التعابير والعواطف بشكل طبيعي تمامًا. تقول الأبحاث أنه يمكننا تحديد الوجوه المألوفة في الداخل 380ms بعد العرض التقديمي و 460 مللي ثانية للوجوه غير المألوفة. ومع ذلك ، فإن هذه الخاصية البشرية الجوهرية لديها الآن منافس في الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر. تساعد هذه التقنيات الرائدة في تطوير حلول تتعرف على الوجوه البشرية بشكل أكثر دقة وكفاءة من أي وقت مضى.
جعلت هذه التقنيات الحديثة المبتكرة وغير التدخلية الحياة أكثر بساطة وإثارة. نمت تقنية التعرف على الوجوه إلى تقنية سريعة التطور. في عام 2020 ، تم تقييم سوق التعرف على الوجه بـ3.8 مليار دولار، ومن المقرر أن يتضاعف حجمها بحلول عام 2025 - من المتوقع أن تزيد عن 8.5 مليار دولار.
ما هو التعرف على الوجه؟
تعمل تقنية التعرف على الوجوه على تحديد ملامح الوجه وتساعد في التعرف على الشخص بناءً على بيانات بصمة الوجه المخزنة. تستخدم تقنية القياسات الحيوية هذه خوارزميات التعلم العميق لمقارنة بصمة الوجه المخزنة بالصورة الحية. يقارن برنامج اكتشاف الوجه أيضًا الصور الملتقطة بقاعدة بيانات للصور للعثور على تطابق.
تم استخدام التعرف على الوجه في العديد من التطبيقات لتعزيز الأمن في المطارات ، يساعد وكالات إنفاذ القانون في الكشف عن المجرمين والتحليل الجنائي وأنظمة المراقبة الأخرى.
كيف يعمل التعرف على الوجه؟
يبدأ برنامج التعرف على الوجه بـ جمع بيانات التعرف على الوجه ومعالجة الصور باستخدام Computer Vision. تخضع الصور لمستوى عالٍ من الفحص الرقمي حتى يتمكن الكمبيوتر من التمييز بين وجه بشري أو صورة أو تمثال أو حتى ملصق. باستخدام التعلم الآلي ، يتم تحديد الأنماط وأوجه التشابه في مجموعة البيانات. تحدد خوارزمية ML الوجه في أي صورة من خلال التعرف على أنماط ملامح الوجه:
- نسبة ارتفاع الوجه إلى عرضه
- لون الوجه
- عرض كل ميزة - عيون وأنف وفم وغير ذلك.
- السمات المميزة
نظرًا لأن الوجوه المختلفة لها ميزات مختلفة ، فإن برامج التعرف على الوجه أيضًا. ومع ذلك ، بشكل عام ، يعمل أي التعرف على الوجه باستخدام الإجراء التالي:
-
كشف الوجه
تتعرف أنظمة تقنية الوجه على صورة الوجه وتتعرف عليها في حشد من الناس أو بشكل فردي. جعلت التطورات التكنولوجية من السهل على البرنامج اكتشاف صور الوجه حتى عندما يكون هناك اختلاف طفيف في الموقف - مواجهة الكاميرا أو النظر بعيدًا عنها.
-
تحليل الوجه
التالي هو تحليل الصورة الملتقطة. أ نظام التعرف على الوجوه يستخدم لتحديد ملامح الوجه الفريدة بدقة مثل المسافة بين العينين ، وطول الأنف ، والمسافة بين الفم والأنف ، وعرض الجبهة ، وشكل الحاجبين ، وغيرها من السمات البيومترية.تسمى السمات المميزة والمميزة لوجه الإنسان بالنقاط العقدية ، ولكل وجه بشري حوالي 80 نقطة عقدية. من خلال رسم خرائط الوجه ، والتعرف على الهندسة ، والقياس الضوئي ، من الممكن تحليل وتحديد الوجوه باستخدام قواعد بيانات التعرف بدقة.
-
تحويل الصورة
بعد التقاط صورة الوجه ، يتم تحويل المعلومات التناظرية إلى بيانات رقمية بناءً على ميزات القياسات الحيوية للشخص. حيث آلة التعلم تتعرف الخوارزميات على الأرقام فقط ، ويصبح تحويل خريطة الوجه إلى صيغة رياضية مناسبًا. ثم تتم مقارنة هذا التمثيل العددي للوجه ، والمعروف أيضًا باسم بصمة الوجه ، بقاعدة بيانات للوجوه.
-
العثور على المباراة
الخطوة الأخيرة هي مقارنة بصمة وجهك بعدة قواعد بيانات للوجوه المعروفة. تحاول التكنولوجيا مطابقة ميزاتك مع تلك الموجودة في قاعدة البيانات.
التالي هو تحليل الصورة الملتقطة. أ نظام التعرف على الوجوه يستخدم لتحديد ملامح الوجه الفريدة بدقة مثل المسافة بين العينين ، وطول الأنف ، والمسافة بين الفم والأنف ، وعرض الجبهة ، وشكل الحاجبين ، وغيرها من السمات البيومترية.عادة ما يتم إرجاع الصورة المتطابقة مع اسم وعنوان الشخص. إذا كانت هذه المعلومات مفقودة ، يتم استخدام البيانات المحفوظة في قاعدة البيانات.
تطبيقات صناعة تكنولوجيا التعرف على الوجه
- نعلم جميعًا ميزة Face ID من Apple التي تساعد مستخدميها في قفل هواتفهم وإلغاء قفلها بسرعة وتسجيل الدخول إلى التطبيقات.
- تستخدم ماكدونالدز تقنية التعرف على الوجه في متجرها الياباني لتقييم جودة خدمة العملاء. تستخدم هذه التقنية لتحديد ما إذا كانت خوادمها تساعد عملائها بابتسامة.
- يستخدم Covergirl برنامج التعرف على الوجه لمساعدة عملائها على اختيار الظل المناسب لكريم الأساس.
- تستخدم شركة المطوع والقاضي أيضًا تقنية التعرف على الوجه المتطورة لتوفير تجربة تسوق على غرار الطوب والهاون للعملاء من خلال السماح لهم "بتجربة" مكياجهم افتراضيًا باستخدام المرايا المعززة.
- يستخدم عملاق الوجبات السريعة ، CaliBurger ، برنامج التعرف على الوجه للسماح لعملائه بمشاهدة مشترياتهم السابقة ، والاستمتاع بخصومات متخصصة ، وعرض التوصيات الشخصية ، واستخدام برامج الولاء الخاصة بهم.
- تسمح شركة Cigna العملاقة للرعاية الصحية في الولايات المتحدة لعملائها في الصين بتقديم مطالبات التأمين الصحي باستخدام توقيعات الصور بدلاً من اللافتات المكتوبة.
جمع البيانات لنموذج التعرف على الوجه
لكي يعمل نموذج التعرف على الوجه بأقصى قدر من الكفاءة ، يجب عليك تدريبه على مجموعات بيانات مختلفة غير متجانسة.
نظرًا لاختلاف القياسات الحيوية للوجه من شخص لآخر ، يجب أن يكون برنامج التعرف على الوجه بارعًا في قراءة كل وجه وتحديده والتعرف عليه. علاوة على ذلك ، عندما يظهر الشخص عواطفه ، تتغير ملامح وجهه. يجب تصميم برنامج التعرف بحيث يمكنه استيعاب هذه التغييرات.
يتمثل أحد الحلول في تلقي صور لعدة أشخاص من مختلف أنحاء العالم وإنشاء قاعدة بيانات غير متجانسة للوجوه المعروفة. يجب أن تلتقط الصور بشكل مثالي من زوايا ومناظير متعددة وبمجموعة متنوعة من تعابير الوجه.
عندما يتم تحميل هذه الصور على منصة مركزية ، تذكر بوضوح التعبير والمنظور ، فإنها تنشئ قاعدة بيانات فعالة. يمكن لفريق مراقبة الجودة بعد ذلك فحص هذه الصور لإجراء فحوصات سريعة للجودة. يمكن أن ينتج عن هذه الطريقة في جمع الصور لأشخاص مختلفين قاعدة بيانات لصور عالية الجودة وذات كفاءة عالية.
ألا توافق على أن برنامج التعرف على الوجه لن يعمل على النحو الأمثل بدون نظام موثوق لجمع بيانات الوجه؟
يعد جمع بيانات الوجه الأساس لأداء أي برنامج للتعرف على الوجه. يوفر معلومات قيمة مثل طول الأنف وعرض الجبهة وشكل الفم والأذنين والوجه وغير ذلك الكثير. باستخدام بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأنظمة التعرف على الوجه الآلية تحديد الوجه بدقة وسط حشد كبير في بيئة متغيرة ديناميكيًا بناءً على ميزات الوجه.
إذا كان لديك مشروع يتطلب مجموعة بيانات موثوقة للغاية يمكن أن تساعدك على تطوير برنامج متطور للتعرف على الوجه ، فإن Shaip هو الخيار الصحيح. لدينا مجموعة واسعة من مجموعات بيانات الوجه المحسّنة لتدريب الحلول المتخصصة لمختلف المشاريع.
لمعرفة المزيد عن طرق التجميع وأنظمة مراقبة الجودة وتقنيات التخصيص لدينا ، قم بالتواصل معنا اليوم.